Giriş
Bu gün, rəqəmsal dünyada bir çox şirkət daha yaxşı qərarlar qəbul etmək üçün məlumatlara (dataya) güvənir. Bəs şirkətlər bunu necə edir? Şirkətlər mütəmadi olaraq böyük miqdarda məlumatlar əldə edirlər – müştəri davranışları, satış rəqəmləri, bazar tendensiyaları və s. Data analist bu məlumatların içərisində olan mənaları tapır və şirkətlərin daha yaxşı qərarlar verməsinə yardım edir.
Data analist xam məlumatları götürüb faydalı informasiyaya çevirən şəxsdir. Məsələn, bir onlayn mağazanın satışlarının niyə artıb-azaldığını anlamağa çalışdığınızı düşünün. Data analist rəqəmləri və digər xam məlumatı araşdıraraq bu cür suallara cavab tapmağa kömək edir. Yəni, məlumatlardan bir “hekayə” yaradır və bundan iş dünyasına fayda verir.
Data analist verilənləri (datanı) bir "hekayə"yə çevirən insandır.
Bu bloq yazısında, data analistlərin nə iş gördüklərini, bu peşənin son zamanlar niyə vacib olduğunu, bizneslərə uğur qazanmaqda necə kömək etdiklərini və data analist olmaq üçün nələri öyrənməyi izah edəcəyik.
Data analist peşəsinin aktuallığı
Artan texnoloji inkişafla birlikdə hər gün milyonlarla məlumat istehsal olunur və biriləri tərəfindən toplanır. Bu məlumatlar strukturlu və ya struktursuz formatda ola bilər, əldə olunmasına gəldikdə isə çətin və ya asan toplana bilir. Bu səbəbdən, data analistlərin işinin əsas tərkib hissələrindən biri müxtəlif məlumatları bir yerə toplamaq və onları emala hazır, strukturlaşdırılmış və qərarvermə üçün uyğun bir hala gətirməkdir.
Şirkətlər bunun üçün güclü analitik qabiliyyəti olanlara ehtiyac duyurlar. Data analistlərə olan tələbatın əsas səbəbi, Big Data ilə düzgün şəkildə işləyib, təhlil edə bilən və ən əsası bu təhlilləri bir idarəetmə paneli və vizualizasiya ilə (məsələn, “dashboard”lar ilə) ifadə edən mütəxəssislərə olan ehtiyacın artmasıdır. Çünki daha dəqiq məlumat analizi şirkətlərə rəqabət üstünlüyü verir, bazarda daha doğru strategiyalar qurmağa, məhsul və xidmətlərini təkmilləşdirməyə kömək edir.
Data analistlər şirkətlərin daha uğurlu və effektiv fəaliyyət göstərməsi üçün zəruri olan bir peşə sahəsi halına gəlib və bu peşəyə tələbat hər gün artır.
Data analistin fəaliyyəti nədən ibarətdir?
Gəlin data analistin faəliyyətinin nələrdən ibarət olduğunu ətraflı şəkildə öyrənək.
Data toplamaq
Data analistin ən başlıca vəzifələrindən biri müxtəlif mənbələrdən (müştəri məlumatları, bazar araşdırması, satış göstəriciləri, sosial şəbəkədən, rəsmi statistikadan, xəbərlərdən və s.) dataları toplamaqdır.
Data toplamaq kifayət qədər mürəkkəb prosesdir. Ona görə ki, datanı toplamağın vahid bir üsulu yoxdur. Bəzi mənbələrdən data səliqəli və strukturlu şəkildə gəlir. Məsələn, bir şirkət öz daxili verilənlər bazalarından olan məlumatları təbii ki, strukturlu şəkildə əldə edə bilir. Bu dataların xüsusi bir emalına ehtiyac qalmır. Lakin, elə məlumatlar da var ki, onlar heç bir struktura malik deyil. Məsələn, hansısa mövzu ətrafında mətbuatdakı fikirləri öyrənmək üçün mətbuat orqanlarının veb saytlarından məlumatları əldə etmək lazım ola bilər. Bunun üçün saytları “gəzən” və bu məlumatları səhifələrdən əldə edən hansısa bir proqram təminatı lazımdır. Ola bilsin ki, məlumatlar hansısa qrafik göstəricilər vasitəsilə əldə edilib, onu yazıya çevirmək və onun dəqiqliyini yoxlamaq üçün müxtəlif alətlər lazımdır.
Data analist bu kimi işləri yerinə yetirmək üçün çoxlu sayda alətlər, alqoritmlər, məlumatları bir formatdan digərinə çevirmə üsulları kimi bilik və bacarıqlara sahib olmalıdır. Data analist dünyada mövcud alətlərin heç də hamısını bilə bilməz. Ona görə də hər zaman yeni alətləri sürətli şəkildə öyrənməyi də bacarmalıdır. Data toplanması çox mürəkkəb olduqda və bunun üçün infrastruktur tələb olunduqda data analistlər data mühəndisləri ilə birgə çalışır. Bəzən olur ki, əldə olunan datanın üzərində bir sıra mürəkkəb hesablamalar, normallaşdırma, xüsusi metodika ilə təmizləmə alqoritmləri lazım olur. Belə hallarda “data scientist”lər yardım edir. Data Analistlər, Data Mühəndisləri və “Data scientist”lər çox vaxt birgə çalışırlar.
Data üzərində əməliyyat aparmaq
Toplanmış məlumatlar bir çox hallarda natamam və ya uyğunsuz ola bilər. Data analist fərqli mənbələrdən məlumat əldə edib onların sintezindən bir məna çıxarmaq istəyə bilər. Belə olduqda o məlumatları bir-biri ilə uzlaşdırmalıdır.
Buna görə də data analistlər məlumatların təmizlənməsi və normallaşdırılması üçün "data cleaning" prosesləri edirlər. Bu proses natamam, yanlış və ya səhv məlumatların aradan qaldırılması və məlumatların daha işlək vəziyyətə gətirilməsini təmin edir. Əməliyyatlar zamanı həmçinin məlumatlar müxtəlif alətlər və proqramlar vasitəsilə struktura gətirilir və təhlil etməyə hazırlanır. Burada da lazım olduqda Data Mühəndisləri və “Data scientist”lər ilə birgə iş aparılır.
Datanı təhlil etmək
Məlumatların təhlili (data analizi) məlumatların daha dərin anlaşılması və vacib nəticələrin əldə edilməsi üçün emal prosesidir. Bu, böyük miqdarda xam məlumatları mənalı informasiyaya çevirmək və təşkilatlara daha yaxşı qərarlar qəbul etməyə kömək etmək məqsədi daşıyır.
Data analistlər datanı toplayıb təmizlədikdən sonra bu məlumatları müxtəlif üsul və alətlərdən istifadə edərək, təhlil edirlər, onların içərisindəki nümunələri və trendləri aşkar edirlər. Təhlilin nəticələri, biznes strategiyalarını dəstəkləmək, məhsuldarlığı artırmaq və ya müştəri davranışlarını anlamaq üçün istifadə oluna bilər.
Bunun üçün data analistlər statistika və proqramlaşdırma metodlarından istifadə edirlər.
Datanın vizuallaşdırılması
Sonrakı mərhələdə data analistlər nəticələri qrafiklər və diaqramlar kimi vizuallar şəklində təqdim edirlər ki, mürəkkəb məlumatları sadə və anlaşılan formada əyani nümayiş etdirsinlər.
(COVID ilə əlaqəli göstəricilərin report nümunəsi , Şəkil mənbəsi )
Məlumatların vizuallaşdırılması (data vizuallaşdırma) məlumatların qrafik, diaqram və digər vizual vasitələrdən istifadə edilərək təqdim edilməsi prosesidir. Məlumatlar çox vaxt mürəkkəb və böyük həcmdə olur, buna görə də onları sadə və aydın şəkildə başa düşmək üçün vizuallaşdırma çox vacibdir.
Məlumatların qrafiklər və diaqramlar vasitəsilə təqdim edilməsi, istifadəçilərə məlumatlarda olan nümunələri, trendləri və əlaqələri daha tez görməyə və anlamağa kömək edir. Data vizuallaşdırma vasitələri, məlumatların çox asanlıqla anlaşılmasını təmin edərək biznes liderlərinin və digər maraqlı tərəflərin daha yaxşı qərarlar qəbul etmələrinə imkan yaradır. Vizual məlumatlar həm də daha geniş auditoriya ilə ünsiyyət qurmaq üçün effektiv vasitədir, çünki mürəkkəb analitik nəticələr belə, qrafik və diaqramlarla sadə formada izah oluna bilər.
İdarəetmə paneli (dashboard) və monitoring
Data analist şirkət üçün yararlı bildiyi dataları vizuallaşdırma ilə yanaşı həm də onu idarəetmə panelində yerləşdirən şəxsdir. Əsas məqam odur ki, idarəetmə paneli ilə vizuallaşdırmanı eyniləşdirməyək. Başqa sözlə vizuallaşdırma idarəetmə panelinin bir hissədir, amma idareetmə paneli ancaq vizuallaşdırma demək deyil. İdarəetmə paneli bir neçə vizuallaşmış göstəricilərin(qrafiklər, xəritələr, diaqramlar) bir arada olmasıdır. Amma bu kifayət etmir. Çünki idarəetmə paneli Data Analistə həm də interaktivlik qazandırır. İnteraktivliyin qazanılması, irəlidə Data Analist üçün məlumatların real vaxtda izlənilməsinə, nəticədə dinamik olaraq analiz etməyə imkan yaradır. Bunun üçün Data Analist Power BI, Tableau kimi Bİ instrumentlərini istifadə etməyi bilməlidir.
Data analistin fəaliyyətinə nümunələr
İstərdik ki, data analistin işini daha əhatəli anlamağınız üçün nümunəyə baxaq.
Düşünün ki, bir biznesmen Bakı şəhərində “coffee shop” açmaq istəyir. Bunun üçün onun əlində gözəl kofe maşınları, kofe ilə yeyilə biləcək unikal desert reseptləri, lazım olan maliyyə, təcrübəli işçilər – bir sözlə, hər şey var! Biznesmeni bu addımda ən çox maraqlandıran məsələ “coffee shop”un hansı ünvanda açılmasıdır.
Çünki biznesmen çox yaxşı bilir ki, əlində hər şey olsa da, əgər məkanı düzgün yerdə açmasa, o zaman güclü satış edə bilməyəcək. Məkan seçimi üçün o data analist ilə əməkdaşlıq etməyə üstünlük verir.
Data analist bu işin öhdəsindən gəlmək üçün yuxarıda sadaladığımız vəzifələri icra etməyə başlayır.
1-ci addım - Datanın toplanması
Data analist şəhərin müxtəlif bölgələrindəki əhali sıxlığını, mədəniyyət və turizm məkanlarına yaxınlıq, insanların gündəlik iş və hərəkət marşrutlarını araşdırır. O, şəhərin əhali və hərəkət intensivliyi haqqında ətraflı məlumat əldə etmək üçün açıq mənbələrdən, mobil cihazların geo-pozisiya məlumatlarından və hətta sosial şəbəkə paylaşımlarından məlumat toplayır.
Məsələn, Google Maps, Foursquare, Facebook və s. kimi mənbələr bu işdə yardımçı ola bilər. Çünki bu platformalarda insanların daha çox getdiyi məkanlar, o məkanların növləri, göstərdikləri xidmətlər barədə məlumatlar tapmaq mümkündür.
Data analist qərar verir ki, Bakı şəhərində Sahil metrostansiyası yaxınlığında “coffee shop”u açmaq yaxşı fikir ola bilər. Və o potensial ərazi kimi Sahil metrostansiyasından 4 kilometrdən uzaq olmayan bir ərazini düşünür. Bu ərazi xəritədə göstərilmişdir:
2-ci addım - Datanın təmizlənməsi və səliqəyə salınması
Data analist əlindəki dataları növbəti addımda (3-cü addım) təhlil edəcək. Bunun üçün o, öncəliklə topladığı dataları çox səliqəli hala gətirməlidir. Onları strukturlaşdırmalı, təmizləməlidir (data cleaning). Bu data analistə növbəti addımda imkan verəcək ki, təhlil edəcəyi datalar dəqiq nəticələr versin.
Şəkildə görürsünüz ki, potensial ərazinin bir hissəsi Xəzər dənizinin üzərindədir. Təbii ki, suyun üzərində “coffee shop” açmaq məntiqli deyil. Əgər bu ərazini də analiz zamanı nəzərə alsaq hesablamalar xətalı olacaq. Ona görə də dənizə düşən sahəni silmək lazımdır. Bunun üçün data analist xəritə ilə çalışan bəzi vasitələri və formatları (məsələn, GeoJSON) bilməlidir. Məlumatları təmizləyərək aşağıdakı nəticə alınır:
3-cü addım - Data təhlili
Data analistin əlində təmizlənmiş, strukturlu bir data var. İndi o bu dataların, müxtəlif alqoritmlər və statistik üsulları istifadə etməklə, analizini aparmalı və namizəd məkanlar üçün ən yaxşı yerləri müəyyənləşdirməlidir.
Bunun üçün o əlavə məlumatlardan yararlanmalı, həmin ərazidə başqa oxşar məkanların – “coffee shop”ların, çay evlərinin, kafe və restoranların olduğunu müəyyənləşdirməlidir.
Əraziyə düşən küçələrin siyahısı aşağıdakı nümunədəki kimi ola bilər. Burada küçənin adı, coğrafi enlik və uzunluq, mərkəzdən olan məsafə və s. öz əksini tapmışdır.
Sonra ərazidəki digər məkanların sıxlığını müəyyənləşdirmək üçün “HeatMap” (istilik xəritəsi) istifadə edilə bilər:
Burada daha az sıxlıq olan yerlər yəqin ki, “coffee shop”u açmaq üçün ən əlverişli məkanlardan biridir:
Daha detallı və real nəticə əldə etmək istəsək təbii ki, bu məkanların üzərində də təhlillər aparmaq lazımdır. Məsələn, yəqin ki, ali məktəblərin, böyük təşkilatların ətrafında məkan seçmək satış potensialını artıra bilər. Həmin ünvana ictimai nəqliyyatın olması, fərdi avtomobillər üçün parkinq yerlərinin mövcudluğu kimi məlumatlar da maraqlı ola bilər. Bloq yazısında texniki detallara az yer vermək və mümkün qədər yazını qısa saxlamaq üçün bu detalları müzakirə etməmək qərarına gəldik. Fikrimizcə bu nümunə data analistin işinin təbiətini izah etməyə müvəffəq olmuşdur.
Data Analist nələri bilməlidir?
Bəs data analist hansı bilik və bacarıqlara sahib olmalıdır?
Verilənləri idarə etmək
Data analistlər SQL, NoSQL, Excel kimi məlumat bazası idarəetmə sistemləri və alətləri mükəmməl bilməlidirlər. Onlar məlumatları sorğulamaq, saxlamaq və təhlil etmək üçün bu alətlərdən istifadə edirlər. Həmçinin, böyük məlumat dəstlərini düzgün idarə etmək üçün strukturlu məlumatlarla işləmə bacarığına sahib olmalıdırlar. Həmçinin bu gün şirkətlərin məlumatları saxlamaq üçün istifadə etdiyi Bulud provayderlərini və onların big-data ilə bağlı fərqli xidmətlərini də bilmək böyük üstünlükdür.
Statistika, ehtimal nəzəriyyəsi və digər riyazi biliklər.
Data analistlər statistik analiz metodlarını və riyazi modelləri bilməlidirlər. Onlar ehtimallar, reqressiya analizi, korelasiya və digər statistik metodlardan istifadə edərək məlumatları təhlil edir və nəticələr çıxarırlar. Bu bacarıqlar məlumatlarda gizli nümunə və trendləri aşkar etməyə kömək edir.
Deskriptiv və İnferensial Statistika, Korrelyasiya və Regressiya Analizi, xətti cəbr biliklər data analistə böyük üstünlük gətirən sahələrdəndir.
Bu biliklər sayəsində data analistlər məlumatları daha yaxşı anlayır, analizlər aparır və şirkətlər üçün daha dəqiq qərarlar çıxarmağa çalışırlar. Bu sahələrdəki bacarıqlar, analistlərin müasir iş dünyasında effektiv olmalarını təmin edir.
Proqramlaşdırma
Data analistlər tez-tez Python, R kimi proqramlaşdırma dillərindən istifadə edirlər. Bu dillər məlumatların təhlili, təmizlənməsi və modelləşdirilməsi üçün geniş tətbiq olunur. Onlar həmçinin avtomatlaşdırma və məlumatların idarə edilməsi üçün skriptlər yaza bilərlər.
Python və R kimi proqramlaşdırma dilləri data analiz sahəsində geniş istifadə olunur. Bu dillər, böyük verilənləri işləmək, məlumatların təmizlənməsi, emalı və təhlili üçün alətlər təqdim edir. Python sadəliyi və geniş kitabxanaları (Pandas, NumPy, Scikit-learn və s.) ilə tanınır, R isə statistik modelləşdirmə üçün güclü vasitədir. Müəyyən bir müddət elmi dairələrdə statistik hesablamalar üçün R dili geniş istifadə edilirdi. Lakin son zamanlar R dili bir növ “dəb”dən düşməkdədir. Ona görə şirkətlər daha çox Python istifadəsinə üz tutur və hazırda Python R-in etdiyi demək olar ki, bütün işləri praktiki olaraq yerinə yetirə bilir.
Məlumat vizuallaşdırma
Təhlil edilən məlumatları vizuallaşdırmaq, nəticələri aydın şəkildə təqdim etmək üçün çox önəmlidir. Data analistlər Tableau, Power BI kimi alətlərdən istifadə edərək verilənləri qrafiklər, diaqramlar və cədvəllər şəklində təqdim edirlər. Bu vizual alətlər, rəhbərliyə və qeyri-texniki işçilərə məlumatların aydın başa düşülməsini təmin edir.
Texniki biliklərlə yanaşı data analistlər həm də bir sıra “yumşaq bacarıqlara” da sahib olmalıdırlar.
Ünsiyyət bacarıqları
Data analistlər yalnız texniki biliklərlə kifayətlənmirlər, həm də bu nəticələri effektiv şəkildə paylaşmağı bacarmalıdırlar. Ünsiyyət bacarıqları, təhlil nəticələrini həm texniki, həm də texniki olmayan komandalara aydın şəkildə izah etməyə kömək edir. Məlumatların təqdimatı həm yazılı, həm də şifahi şəkildə effektiv olmalıdır.
Layihə idarəetmə
Data analizi layihələri çox vaxt mürəkkəb və vaxt tələb edən proseslərdir. Bu səbəbdən analistlər layihələri düzgün planlamalı və idarə etməli, verilənlər üzərində işləyərkən vaxtı səmərəli idarə etməlidirlər. Layihə idarəetmə bacarıqları işin təyin olunan müddətdə və effektiv şəkildə başa çatdırılmasına imkan verir.
Analitik Düşüncə
Data analistlər problemin mahiyyətini anlamaq və kompleks məsələləri təhlil etmək bacarığına sahib olmalıdırlar. Onlar məlumatlarda olan nümunələri tez görmək və onlara əsaslanaraq qərarlar vermək qabiliyyətinə malikdirlər.
Problem Həll Etmə
Data analistlər məlumatlarda problemləri aşkar edib bu problemləri həll etmək üçün yaradıcı və sistematik yanaşma tətbiq etməlidirlər. Məlumat təhlili zamanı rast gəlinən problemlərə praktiki həll yolları tapmaq analitiklər üçün əsas bacarıqlardan biridir. Bunun üçün onlarda Alqoritmik təfəkkürün olması da vacibdir.
Detallara Diqqət
Məlumatlarla işləyərkən ən kiçik detallara belə diqqət yetirmək vacibdir. Kiçik bir səhv nəticələrin yanlış izah olunmasına gətirib çıxara bilər, buna görə də data analistlər diqqətli olmalıdırlar.
Komanda ilə İşləmə Bacarıqları
Data analistlər digər şöbələrlə əməkdaşlıq etməli və müxtəlif layihələrdə komanda ilə birlikdə çalışmalıdırlar. Məlumat əsaslı (data əsaslı və ya data-driven) qərarları müzakirə etmək və tapıntıları paylaşmaq üçün yaxşı komanda üzvü olmaq vacibdir.
Necə data analist olmaq olar?
Formal təhsil
Data analist olmaq üçün müvafiq təhsil çox vacib olsa da hazırda data analistlərin heç də hamısı formal təhsillərini (bakalavriat, magistratura) bu sahədə almayıb. Məsələ burasındadır ki, data analizi sahəsi kifayət qədər yeni sahədir və bir çox ölkələrdə bu sahədə universitet proqramları hələ də yoxdur.
Data analist olmaq üçün kompüter elmləri, riyaziyyat və aidiyyəti ixtisaslarda təhsil alaraq bu sahəyə keçid etmək olar. Bu ixtisaslarda data analizi üçün bir çox biliklər öyrədilir və bu sahələr data analizi kontekstində kəsişirlər. Hazırda bir çox data analistlər təhsillərini sadalanan ixtisaslar üzrə almışlar.
Data analizi və data elmi sahəsində bir çox xarici universitetlərdə magistr proqramları mövcuddur. Həmçinin ölkəmizdə ADA Universitetində bu sahədə magistr proqramı vardır. 2024-cü ildə verilmiş qərara əsasən “Data analitika” adlı bakalavr və magistr ixtisasları yaradılmışdır.
Bakalavr və ya magistratura təhsili almaqla siz data analizi peşəsini daha dərindən və hərtərəfli öyrənmiş olacaqsınız.
Təlimlər və sertifikat proqramları
Heç də bütün şirkətlərdə bir nəfər data analist bütün işləri görmür. Onlar komanda şəklində çalışır və işləri bölüşdürürlər. Data analizi sahəsi kifayət qədər genişdir və hər kəsin hər şeyi bilməsi qeyri-mümkündür. Siz yalnız konkret bir dar çərçivəni öyrənməklə də data analizi işinə başlaya bilərsiniz.
Bir sıra onlayn platformalar və kurslar vasitəsilə də data analizi sahəsində biliklər əldə etmək mümkündür. Coursera, edX, Udemy kimi platformalarda data analizini ümumi öyrədən və onun alt-sahələri haqqında ətraflı tədris həyata keçirən kurslar mövcuddur. Bu kursları bitirməklə həm mövzunu öyrənir həm də sertifikat əldə etmiş olursunuz.
Sertifikatlar data analistlər üçün güclü bir alətdir, çünki işəgötürənlərə sahə üzrə rəsmi bilik və bacarıqlarınızın olduğunu göstərir. Məsələn, Courseradan "Google Data Analytics Professional Certificate" və ya "IBM Data Science Professional Certificate" kimi tanınmış sertifikatlar bu sahədə karyera qurmaq istəyənlər üçün əhəmiyyətli rol oynaya bilər.
Bu kurslardan başqa bəzi şirkətlərin təqdim etdiyi sertifikat proqramları da vardır ki, bu sertifikatları alıb CV-nizə yazmaqla əlavə avantaj əldə edə bilərsiniz. Bunlara nümunə olaraq “Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate” və “CompTIA Data+”u göstərə bilərik. Bu sertifikatları əldə etmək üçün ciddi hazırlaşmaq və lazımi bilikləri öyrənmək şərtdir.
Təcrübə toplamaq
Data analist olmaq üçün təhsil kifayət deyil, təhsil vasitəsilə öyrənilən bilikləri həm də praktiki təcrübə ilə möhkəmlətmək çox önəmlidir. Bu, real iş mühitindəki problemləri həll etmək üçün məlumatlarla işləməyi və analitik metodları praktik şəkildə tətbiq etməyi öyrənməyə kömək edir.
Əgər tələbəsinizsə təcrübə toplamaq üçün internship imkanlarından istifadə edin, həmçinin Kaggle kimi platformalardan məlumat götürüb öz Data Analist təcrübənizi daha da artıra bilərsiniz. Bu günümüzdə şirkətlər işəqəbul prosesində, yaxud təcrübəçi seçimində xüsusi olaraq “Kaggle” portfoliosuna da diqqət yetirirlər.
Data Analist ilə əlaqəli digər karyera istiqamətləri
Data analist ilə əlaqəli ən yaxın rollara data alimi (data scientist), data mühəndisi (data engineer) və biznes analist (business analyst) daxildir. Hər biri məlumatlarla fərqli aspektlərdə işləyir, lakin onların əməkdaşlığı şirkətlərə məlumat əsaslı qərarların qəbul edilməsində mühüm rol oynayır.
Data Scientist
Data analistlərdən fərqli olaraq, data scientist-lər daha mürəkkəb statistik modellər, maşın öyrənmə və proqnozlaşdırıcı analizlərlə məşğul olurlar. Onlar məlumatlardan dəyərli proqnozlar çıxarmaq üçün daha dərin təhlillər aparırlar. Data scientistlər data analitiklərin hazırladığı məlumatları istifadə edərək proqnoz modelləri qururlar. Data scientislərin işində riyaziyyatın yükü olduqca çoxdur.
Data mühəndisi
Data engineerlər məlumatların infrastrukturunu qurur və idarə edir, məlumatları saxlayır və emal edir. Onlar məlumatların analizə hazır olması üçün məlumat bazalarını və məlumat axınlarını optimallaşdırır. Data analistlər və data scientistlər data engineerlərin hazırladığı bu infastrukturlardan məlumatları əldə edib təhlil edirlər. Data mühəndislər həm də kibertəhlükəsizlik mühəndisləri ilə birgə məlumatların təhlükəsizliyini təmin etməkdə mühüm rol oynayırlar.
“Business Intelligence” (BI) analist
BI analistləri şirkətlərin performansını təhlil etmək və strategiyaları təkmilləşdirmək üçün məlumatları analiz edir və təqdim edir. Onlar data analitiklərin təqdim etdiyi təhlillərdən və data engineerlərin hazırladığı məlumat strukturlarından istifadə edərək məlumatları interaktiv dashboardlar və hesabatlar vasitəsilə rəhbərliyə və maraqlı tərəflərə təqdim edir.
Bu rolların hər biri məlumatların fərqli aspektlərini idarə edir və onların birgə əməkdaşlığı məlumat əsaslı, təhlükəsiz və məqsədyönlü qərarların qəbul edilməsində mühüm əhəmiyyət kəsb edir.
Yekun
Data analizi müasir biznes dünyasında çox önəmli bir sahəyə çevrilmişdir və hər gün daha da əhəmiyyət qazanmaqdadır. Texnologiyanın inkişafı ilə şirkətlər məlumatlardan daha yaxşı istifadə edərək rəqabət üstünlüyü əldə etmək üçün data analistlərin təhlillərinə ehtiyac duyurlar.
Data analistlər həm texniki bilikləri, həm də strateji düşünmə qabiliyyətləri ilə şirkətlərin böyümələrinə kömək olurlar. Data analist olmaq istəyən siz, yaxud övladınız üçün bu, geniş perspektivlər və yeni imkanlar vəd edən bir karyeradır.
Bu bloq yazısının ilkin versiyalarını gözdən keçirib öz rəylərini bildirməklə yazının daha da yaxşılaşdırılmasında verdikləri dəstəyə görə Tağı Əliyev və Sara Goze-yə dərin təşəkkürümüzü bildiririk.
